第一是场景的极端性与碎片化，如地下500米的矿井充斥粉尘、潮湿与信号屏蔽；精密面板产线上可能 存在上百种微米级缺陷，通用模型难以直接应对这些极端、离散的现场环境。 "AI重在应用，不重在发明。发明AI只是一家IT公司，应用AI则会强大一个国家。" 近日，任正非在ICPC上没有谈大模型的参数竞赛，也没有谈技术巨头的军备比拼，而是将话题引向了 高炉、矿井和码头这些实体经济的核心场景。 他的判断引发了行业的广泛共鸣，也让一个共识逐渐浮现：AI的下半场，不在于模型本身有多强大， 而在于它能在多大程度上与真实世界的复杂场景相结合。 1.技术的价值在于落地 技术史反复印证了一个规律：一项颠覆性技术的价值，最终由其应用场景所定义。多年前，施乐率先发 明了图形界面和鼠标，但这些足以改变世界的技术却被锁在实验室；直到乔布斯将它们嵌入个人电脑， 才真正开启了一个时代。 今天的AI正处于一个类似的十字路口。顶尖科技巨头们纷纷构建更强大的通用大模型，他们将此视为 类似"发电厂"的基础设施。然而，对工业制造、能源开采、交通物流等具体产业场景而言，它们需要的 远不止是"点亮一盏灯泡"那么简单。 发电厂发出的电，须经过一整套由变压器、输电 ...